劉 娟

(廣東匯源通集團(tuán)有限公司,廣東 佛山528200)

0 引 言

目前,我國(guó)正努力提高測(cè)繪地理信息的智能化水平。空中三角測(cè)量通過地面控制點(diǎn)精確計(jì)算航空影像的內(nèi)外方位元素,是攝影測(cè)量處理的關(guān)鍵[1],其目標(biāo)是提高空中三角測(cè)量的精度以及數(shù)解析攝影測(cè)量據(jù)處理的速度和質(zhì)量可控性[2]。在傳統(tǒng)空中三角測(cè)量數(shù)據(jù)處理過程中,根據(jù)測(cè)區(qū)飛行計(jì)劃和獲得影像情況,按航帶建立航帶影像列表和航帶關(guān)系列表,由人工方式建立影像間的初始拓?fù)潢P(guān)系,并以測(cè)區(qū)工程文件形式表達(dá)。

數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量階段,全自動(dòng)空中三角測(cè)量對(duì)數(shù)字影像進(jìn)行全自動(dòng)特征點(diǎn)選取和轉(zhuǎn)換,盡可能少人工交互,速度快、精度高、代價(jià)少[3]。像片和像片連接點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系的數(shù)字組織和管理全部由空三軟件自動(dòng)進(jìn)行。為了提高空中三角測(cè)量的計(jì)算效率,胡海彥等[4]提出了一種攝影區(qū)域跨航線影像片號(hào)編排下的法化系數(shù)矩陣分塊降維精簡(jiǎn)策略,通過理論分析和實(shí)際作業(yè)航攝影像數(shù)據(jù)平差試驗(yàn),表明基于該策略的數(shù)據(jù)平差處理算法相比常規(guī)平差算法,在時(shí)間效率和存儲(chǔ)效率上都有大幅度增強(qiáng)。針對(duì)傾斜攝影測(cè)量中大量的傾斜像片,魏祖帥[5]根據(jù)pos輔助信息,重新排列航帶,重建了傾斜航空影像初始拓?fù)潢P(guān)系。

筆者從航攝像片分布圖出發(fā),采用二維矩陣格式存儲(chǔ)像片和像片連接點(diǎn)的序號(hào)和名稱,研究了像片連接點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系矩陣關(guān)鍵算法,為圖像匹配和區(qū)域網(wǎng)平差提供了高效的像片連接點(diǎn)搜索策略。

1 像片與像片連接點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系結(jié)構(gòu)

航空攝影為空中三角測(cè)量提供了如圖1中(a)圖的航線圖,結(jié)合導(dǎo)航GPS數(shù)據(jù),可以構(gòu)建如圖1中(b)圖的像片位置圖。

圖1 航空攝影航線位置圖

1.1 像片數(shù)據(jù)內(nèi)容

(1)像片名稱:根據(jù)航空攝影項(xiàng)目和有關(guān)規(guī)范要求,對(duì)測(cè)區(qū)航攝像片進(jìn)行統(tǒng)一的命名,例如圖1中(b)圖中各像片名稱。

(2)像片序號(hào):從區(qū)域網(wǎng)平差角度出發(fā),對(duì)測(cè)區(qū)航攝像片進(jìn)行從0開始的編號(hào),見圖2(b)。

(3)像片標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)位圖:在每張像片的9個(gè)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)位選擇像片連接點(diǎn),在與相鄰像片的重疊范圍內(nèi)具有同名像點(diǎn),將每張像片的9個(gè)像片連接點(diǎn)統(tǒng)一進(jìn)行編號(hào),如圖1(c)所示。

圖2 像片與像片連接點(diǎn)關(guān)系圖

1.2 像片連接點(diǎn)數(shù)據(jù)內(nèi)容

(1)像片連接點(diǎn)點(diǎn)名:見圖3(a)中的以像片連接點(diǎn)點(diǎn)名表示的關(guān)系圖。

(2)像片連接點(diǎn)序號(hào):見圖3(b)中的以像片連接點(diǎn)序號(hào)表示的關(guān)系圖。

(3)像片連接點(diǎn)像片坐標(biāo):像片連接點(diǎn)在各張像片上的像平面坐標(biāo)數(shù)據(jù)。該坐標(biāo)是自動(dòng)圖像匹配的成果數(shù)據(jù),也是空中三角測(cè)量的觀測(cè)值。

圖3 像片與像片連接點(diǎn)關(guān)系圖

2 像片連接點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系的矩陣表示算法

利用開發(fā)語言自身的二維數(shù)組存儲(chǔ)像片和像片連接點(diǎn),存儲(chǔ)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單,讀取的效率也高,將圖2和圖3的像片名、像片序號(hào)和連接點(diǎn)名、連接點(diǎn)序號(hào)用二維矩陣存儲(chǔ),可以為圖像匹配和區(qū)域網(wǎng)平差提供高效的數(shù)字管理和存儲(chǔ)方法。

2.1 像片矩陣的表示方法

(1)將圖1(b)的航空攝影航線圖以式(1)的photo矩陣表示:

(2)對(duì)式(1)進(jìn)行擴(kuò)展,其方法是航帶頭尾及航帶之間增減空白行,得到式(2)的photo_large_name矩陣:

(3)對(duì)式(2)進(jìn)行二值化,有像片的位置取值1,無像片的位置取值0,得到photo_large_bin矩陣:

(4)對(duì)式(3)中的元素進(jìn)行排序計(jì)算,得到photo_large_ID矩陣,存儲(chǔ)像片序號(hào),為區(qū)域網(wǎng)平差提供像片序號(hào)排列關(guān)系:

2.2 像片連接點(diǎn)矩陣的生成算法

(1)對(duì)式(3)photo_large_bin中的每一個(gè)元素進(jìn)行8領(lǐng)域運(yùn)算,其原理是:以該元素為中心的8個(gè)相鄰元素中,如果存在兩個(gè)以上取值為1的則該位置取值為1,否則取值為0。運(yùn)算結(jié)果為node_point_bin矩陣(像片連接點(diǎn)二值化矩陣):

photo_large_bin矩陣中為1的元素為該處式像片連接點(diǎn),為0的元素則沒有像片連接點(diǎn)。

(2)對(duì)式(5)中的元素進(jìn)行排序計(jì)算,得到node_point_ID矩陣,存儲(chǔ)像片連接點(diǎn)序號(hào),為區(qū)域網(wǎng)平差提供像片連接點(diǎn)排列關(guān)系:

(3)對(duì)式(6)中的像片連接點(diǎn)進(jìn)行命名,命名規(guī)則參考航空攝影項(xiàng)目和有關(guān)規(guī)范要求,生成node_point_name矩陣:

3 拓?fù)潢P(guān)系矩陣表示的應(yīng)用

3.1 圖像匹配中同名點(diǎn)的查找

圖像匹配要對(duì)式(6)node_point_ID矩陣中所有點(diǎn)在像片中的同名點(diǎn)匹配出來,匹配的第一步是計(jì)算出該點(diǎn)分布在哪些圖像的哪個(gè)位置。

利用像片連接點(diǎn)矩陣進(jìn)行同名像點(diǎn)位置搜索的計(jì)算流程見圖4(a),圖4(b)為對(duì)序號(hào)為22圖像連接點(diǎn)匹配示例,計(jì)算結(jié)果見圖4(c),第22號(hào)點(diǎn)點(diǎn)名為53,精確得到位于序號(hào)為6、7、8、11、12五張像片的集體位置,為圖像匹配提供了匹配依據(jù)。

3.2 光束法平差中像片連接點(diǎn)的查找

光束法平差要對(duì)所有像片的所有點(diǎn)聯(lián)立誤差方程式,計(jì)算每張像片9個(gè)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的像片連接點(diǎn)序號(hào)是關(guān)鍵的計(jì)算內(nèi)容。

利用photo_large_ID矩陣和node_point_ID能夠得到,具體計(jì)算流程見圖5(a),圖5(b)為對(duì)序號(hào)為6的像片計(jì)算搜索的示例,第6號(hào)像片的像片名為42,其在node_point_ID矩陣中的8領(lǐng)域位置圖見圖5(c),分別是誤差方程式中坐標(biāo)未知數(shù)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)號(hào)。

圖4 圖像匹配流程圖

圖5 像片上各點(diǎn)序號(hào)的搜索方法

4 結(jié) 語

本文通過8鄰域算法,由像片航線圖自動(dòng)生成像片矩陣和像片連接點(diǎn)矩陣,為圖像匹配和區(qū)域網(wǎng)平差提供了存儲(chǔ)量小、計(jì)算高效的圖像連接點(diǎn)拓?fù)潢P(guān)系的矩陣表示方法,通過研究,得到的結(jié)論如下。

(1)二維矩陣結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,存儲(chǔ)量小,計(jì)算效率高。(2)能夠滿足圖像匹配和光束法平差的要求。

(3)本文僅限于對(duì)航向重疊度60%、旁向重疊度30%的圖像進(jìn)行算法研究,對(duì)于大重疊度的低空攝影測(cè)量圖像需要對(duì)8鄰域算法進(jìn)行擴(kuò)展,也能得到相應(yīng)算法。

(4)本文沒有對(duì)同一個(gè)像片連接點(diǎn)對(duì)應(yīng)多個(gè)匹配點(diǎn)的情況加以研究,這也是后期研究的重點(diǎn)內(nèi)容。